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人工智能論文讀書報告

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人工智能論文讀書報告

  近年來,世界各個發(fā)達(dá)國家競相發(fā)展機(jī)械電子工程,以提高本國的成產(chǎn)力水平,機(jī)械電子工程也不斷向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、柔性化發(fā)展,機(jī)械電子工程與人工智能的完美融合給這一產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的變革和驚人的經(jīng)濟(jì)效益。以下是學(xué)習(xí)啦小編精心整理的人工智能論文讀書報告的相關(guān)資料,希望對你有幫助!

  人工智能論文讀書報告篇一

  機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系探究

  摘 要 近年來,世界各個發(fā)達(dá)國家競相發(fā)展機(jī)械電子工程,以提高本國的成產(chǎn)力水平,機(jī)械電子工程也不斷向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、柔性化發(fā)展,機(jī)械電子工程與人工智能的完美融合給這一產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的變革和驚人的經(jīng)濟(jì)效益。本文分別從機(jī)械電子工程、人工智能、兩者融合3個方面探討了這一趨勢。

  關(guān)鍵詞 機(jī)械電子工程;人工智能;信息處理

  0 引言

  傳統(tǒng)的機(jī)械工程一般分為兩大類,包括動力和制造。制造類工程包括機(jī)械加工、毛坯制造和裝配等生產(chǎn)過程,而動力類工程包括各式發(fā)電機(jī)。電子工程與傳統(tǒng)的機(jī)械工程相比來言是較新的學(xué)科,兩者于上世紀(jì)逐漸結(jié)合在一起。最初,電子工程與機(jī)械工程是以塊與塊的分離模式或功能替代的模式相結(jié)合,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷向前推動,傳統(tǒng)的機(jī)械工程與現(xiàn)代的電子工程通過信息技術(shù)有機(jī)的結(jié)合起來,形成了現(xiàn)在的機(jī)械電子工程學(xué)科。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)械電子工程由傳統(tǒng)的能量連接、動能連接逐步發(fā)展為信息連接,使得機(jī)械電子工程具有了一定的人工智能。傳統(tǒng)的機(jī)械電子工程通過現(xiàn)代的科學(xué)技術(shù)進(jìn)入到一個新的發(fā)展領(lǐng)域,同時,人工智能技術(shù)伴隨著機(jī)械電子工程的日益復(fù)雜,也得到了長足的發(fā)展。

  1 機(jī)械電子工程

  1.1 機(jī)械電子工程的發(fā)展史

  20世紀(jì)是科學(xué)發(fā)展最輝煌的時期,各類學(xué)科相互滲透、相輔相成,機(jī)械電子工程學(xué)科也在這一時期應(yīng)運(yùn)而生,它是由機(jī)械工程與電子工程、信息工程、智能技術(shù)、管理技術(shù)相結(jié)合而成的新的理論體系和發(fā)展領(lǐng)域。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)械電子工程也變的日益復(fù)雜。

  機(jī)械電子工程的發(fā)展可以分為3個階段:第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段,這一時期生產(chǎn)力低下,人力資源的匱乏嚴(yán)重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展,科學(xué)家們不得不窮極思變,引導(dǎo)了機(jī)械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線生產(chǎn)為標(biāo)志的標(biāo)準(zhǔn)件生產(chǎn)階段,這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力,大批量的生產(chǎn)開始涌現(xiàn),但是由于對標(biāo)準(zhǔn)件的要求較高,導(dǎo)致生產(chǎn)缺乏靈活性,不能適應(yīng)不斷變化的社會需求。第三階段就是現(xiàn)在我們常見的現(xiàn)代機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)階段,現(xiàn)代社會生活節(jié)奏快,亟需靈活性強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、轉(zhuǎn)產(chǎn)周期短、產(chǎn)品質(zhì)量高的高科技生產(chǎn)方式,而以機(jī)械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)正是這一階段的產(chǎn)物。柔性制造系統(tǒng)由加工、物流、信息流三大系統(tǒng)組合而成,可以在加工自動化的基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)物料流和信息流的自動化。

  1.2 機(jī)械電子工程的特點(diǎn)

  機(jī)械電子工程是機(jī)械工程與電子技術(shù)的有效結(jié)合,兩者之間不僅有物理上的動力連結(jié),還有功能上的信息連結(jié),并且還包含了能夠智能化的處理所有機(jī)械電子信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。機(jī)械電子工程與傳統(tǒng)的機(jī)械工程相比具有其獨(dú)特的特點(diǎn):

  1)設(shè)計(jì)上的不同。機(jī)械電子工程并非是一門獨(dú)立學(xué)科,而是一種包含有各類學(xué)科精華的綜合性學(xué)科。在設(shè)計(jì)時,以機(jī)械工程、電子工程和計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心的機(jī)械電子工程會依據(jù)系統(tǒng)配置和目標(biāo)的不同結(jié)合其他技術(shù),如:管理技術(shù)、生產(chǎn)加工技術(shù)、制造技術(shù)等。工程師在設(shè)計(jì)時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結(jié)合,以完成設(shè)計(jì);2)產(chǎn)品特征不同。機(jī)械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)相對簡單,沒有過多的運(yùn)動部件或元件。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜,但卻縮小了物理體積,拋棄了傳統(tǒng)的笨重型機(jī)械面貌,但卻提高了產(chǎn)品性能。

  機(jī)械電子工程的未來屬于那些懂得運(yùn)用各種先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)優(yōu)化機(jī)械工程與電子技術(shù)之間聯(lián)系的人,在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中,優(yōu)化兩者之間的聯(lián)系代表了生產(chǎn)力的革新,人工智能的發(fā)展使得這一想法變成可能。

  2 人工智能

  2.1 人工智能的定義

  人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多門學(xué)科的交叉學(xué)科,是21世紀(jì)最偉大的三大學(xué)科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為:人工智能是關(guān)于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。溫斯頓教授則認(rèn)為:人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止,人工智能仍沒有一個統(tǒng)一的定義,筆者認(rèn)為,人工智能是研究通過計(jì)算機(jī)延伸、擴(kuò)展、模擬人的智能的一門科學(xué)技術(shù)。

  2.2 人工智能的發(fā)展史

  2.2.1 萌芽階段

  17世紀(jì)的法國科學(xué)家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進(jìn)行機(jī)械加法的計(jì)算器轟動世界,從此之后,世界各國的科學(xué)家們開始熱衷于完善這一計(jì)算器,直到馮諾依曼發(fā)明第一臺計(jì)算機(jī)。人工智能在這一時期發(fā)展緩慢,但是卻積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),為下一階段的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

  2.2.2 第一個發(fā)展階段

  在1956年舉辦的“侃談會”上,美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語,從而引領(lǐng)了人工智能第一個興旺發(fā)展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務(wù),取得了一系列的科技成就,LISP語言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發(fā)展使人們相信只要通過科學(xué)研究就可以總結(jié)人類的邏輯思維方式并創(chuàng)造一個萬能的機(jī)器進(jìn)行模仿。

  2.2.3 挫折階段

  60年代中至70年代初期,當(dāng)人們深入研究人工智能的工作機(jī)理后卻發(fā)現(xiàn),用機(jī)器模仿人類的思維是一件非常困難的事,許多科學(xué)發(fā)現(xiàn)并未逃離出簡單映射的方法,更無邏輯思維可言。但是,仍有許多科學(xué)家前赴后繼的進(jìn)行著科學(xué)創(chuàng)新,在自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、專家系統(tǒng)等方面取得了卓爾有效的成就。1972年,法國科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了Prolog語言,成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。

  2.2.4 第二個發(fā)展階段

  以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會議為轉(zhuǎn)折點(diǎn),人工智能進(jìn)入到以知識為基礎(chǔ)的發(fā)展階段,知識工程很快滲透于人工智能的各個領(lǐng)域,并促使人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)用。不久之后,人工智能在商業(yè)化道路上取得了卓越的成就,展示出了頑強(qiáng)的生命力與廣闊的應(yīng)用前景,在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問題和專家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解、智能機(jī)器人等實(shí)際應(yīng)用問題上取得了長足的發(fā)展。

  2.2.5 平穩(wěn)發(fā)展階段

  由于國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及,人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發(fā)展,直到今天,人工智能已經(jīng)演變的復(fù)雜而實(shí)用,可以面向多個智能主體的多個目標(biāo)進(jìn)行求解。

  3 人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用

  物質(zhì)和信息是人類社會發(fā)展的最根源的兩大因素,在人類社會初期,由于生產(chǎn)力水平低,人類社會以物質(zhì)為首要基礎(chǔ),僅靠“結(jié)繩記事”的方法傳遞信息,但隨著社會生產(chǎn)力的不斷發(fā)展,信息的重要性不斷被人們發(fā)現(xiàn),文字成為傳遞信息最理想的途徑,最近五十年間,網(wǎng)絡(luò)的普及給信息傳遞帶來了新的生命,人類進(jìn)入到了信息社會,而信息社會的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制,還是故障診斷,人工智能在機(jī)械電子工程當(dāng)中都起著處理信息的作用。

  由于機(jī)械電子系統(tǒng)與生俱來的不穩(wěn)定性,描述機(jī)械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重,傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種:1)推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方法;2)建設(shè)規(guī)則庫的方法;3)學(xué)習(xí)并生成知識的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學(xué)的方法嚴(yán)密、精確,但是只能適用于相對簡單的系統(tǒng),如線性定常系統(tǒng),對于那些復(fù)雜的系統(tǒng)由于無法給出數(shù)學(xué)解析式,就只能通過操作來完成。現(xiàn)代社會所需求的系統(tǒng)日益復(fù)雜,經(jīng)常會同時處理幾種不同類型的信息,如傳感器所傳遞的數(shù)字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復(fù)雜性,以知識為基礎(chǔ)的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學(xué)方式的替代手段。

  通過人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類方法:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以模擬人腦的結(jié)構(gòu),分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值;而模糊推理系統(tǒng)是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關(guān)系上有相同之處也有不同之處,相同之處是:兩者都通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式以任意精度逼近一個連續(xù)函數(shù);不同之處是:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)物理意義不明確,而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)用點(diǎn)到點(diǎn)的映射方式,而模糊推理系統(tǒng)運(yùn)用域到域的映射方式;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以分布式的方式儲存信息,而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲存信息;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時由于每個神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系,計(jì)算量大,而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定,計(jì)算量較小;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入輸出時精度較高,呈光滑曲面,而模糊推理系統(tǒng)精度較低,呈臺階狀。

  隨著社會的不斷發(fā)展,單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿足日益增長的社會需要,許多科學(xué)家開始研究綜合性的人工智能系統(tǒng)。綜合性的人工智能系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的方法,取長補(bǔ)短,以獲得更全面的描述方式,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合,使信息在網(wǎng)絡(luò)各層當(dāng)中找到一個最適合的完全表達(dá)空間。邏輯推理規(guī)則能夠?qū)υ鰪?qiáng)節(jié)點(diǎn)函數(shù),為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供函數(shù)連結(jié),使兩者的功能達(dá)到最大化。

  4 結(jié)論

  科學(xué)的不斷發(fā)展帶來的不僅是學(xué)科的高度細(xì)化、深化,而且是學(xué)科間的高度融合。人工智能就是各學(xué)科交叉與綜合之后的結(jié)果,秉承這一天性,人工智能與機(jī)械電子工程自然的進(jìn)行了完美融合,這一全新領(lǐng)域的發(fā)展必將引領(lǐng)世界潮流,促進(jìn)生產(chǎn)力的飛速發(fā)展。

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